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公开(公告)号：CN119474329B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510070506.8
申请日：2025-01-16
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 本发明属于情感识别技术领域，公开了一种面向物联网环境中对话分析的图对抗情绪识别方法及系统，包括：构建语境分析模块和因果感知模块，分析对话中的结构依赖关系，利用结构依赖关系图学习对话人之间的上下文情绪特征；同时捕捉不同说话人对话之间的因果关系，结合自注意机制动态调整因果线索在对话中的权重，获取对情感变化最具影响力的因果关系，更精确地理解对话中所包含的情绪；最后引入差分正则化项，衡量语境分析模块和因果感知模块输出之间的差异，并促进语境分析模块和因果感知模块之间的信息交互，获得更全面的情感信息。本发明在物联网环境中对复杂的对话场景进行更好的情绪识别处理，提高了情绪识别任务的识别精度。
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公开(公告)号：CN118070246A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410465348.1
申请日：2024-04-18
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能工厂物联网设备的预测性维护方法，涉及智能工厂制造技术领域。该一种智能工厂物联网设备的预测性维护方法，采用随机森林模型和极端梯度增强模型进行初始预测，然后利用线性回归模型对初始预测结果进行进一步处理，得到最终预测结果。为保证物联网设备的正确维护，采用Shapley加性解释方法，增强模型在进行预测性维护时的可解释性。提高对物联网设备进行维护的预测精度，同时利用SHAP方法，可以解释整个生产过程中单个边缘设备对正常操作的影响程度，有助于工厂维护人员分析边缘设备的重要性，从而实现准确的工厂管理和维护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118070246B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410465348.1
申请日：2024-04-18
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能工厂物联网设备的预测性维护方法，涉及智能工厂制造技术领域。该一种智能工厂物联网设备的预测性维护方法，采用随机森林模型和极端梯度增强模型进行初始预测，然后利用线性回归模型对初始预测结果进行进一步处理，得到最终预测结果。为保证物联网设备的正确维护，采用Shapley加性解释方法，增强模型在进行预测性维护时的可解释性。提高对物联网设备进行维护的预测精度，同时利用SHAP方法，可以解释整个生产过程中单个边缘设备对正常操作的影响程度，有助于工厂维护人员分析边缘设备的重要性，从而实现准确的工厂管理和维护。
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公开(公告)号：CN119442330B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510032221.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G16H10/60 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种可解释的医疗大数据动态安全防护方法。该方法涉及安全技术数字处理技术领域，包括以下步骤：收集并处理传染病患者数据；进行分类和加密处理；实时监控加密数据；得到传染病患者身份信息数据加密安全性评估指数、传染病患者移动路径密钥管理安全性评估指数和传染病患者电子病历数据泄露风险评估指数；综合分析评估并调整。本发明通过对传染病患者加密数据进行医疗大数据动态安全防护性能评估分析，根据综合评估结果对医疗大数据动态安全进行调整，提高了可解释的医疗大数据动态安全防护动态能力，解决了现有技术中存在可解释的医疗大数据动态安全防护动态能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN119474329A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510070506.8
申请日：2025-01-16
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 本发明属于情感识别技术领域，公开了一种面向物联网环境中对话分析的图对抗情绪识别方法及系统，包括：构建语境分析模块和因果感知模块，分析对话中的结构依赖关系，利用结构依赖关系图学习对话人之间的上下文情绪特征；同时捕捉不同说话人对话之间的因果关系，结合自注意机制动态调整因果线索在对话中的权重，获取对情感变化最具影响力的因果关系，更精确地理解对话中所包含的情绪；最后引入差分正则化项，衡量语境分析模块和因果感知模块输出之间的差异，并促进语境分析模块和因果感知模块之间的信息交互，获得更全面的情感信息。本发明在物联网环境中对复杂的对话场景进行更好的情绪识别处理，提高了情绪识别任务的识别精度。
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公开(公告)号：CN119442330A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510032221.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G16H10/60 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种可解释的医疗大数据动态安全防护方法。该方法涉及安全技术数字处理技术领域，包括以下步骤：收集并处理传染病患者数据；进行分类和加密处理；实时监控加密数据；得到传染病患者身份信息数据加密安全性评估指数、传染病患者移动路径密钥管理安全性评估指数和传染病患者电子病历数据泄露风险评估指数；综合分析评估并调整。本发明通过对传染病患者加密数据进行医疗大数据动态安全防护性能评估分析，根据综合评估结果对医疗大数据动态安全进行调整，提高了可解释的医疗大数据动态安全防护动态能力，解决了现有技术中存在可解释的医疗大数据动态安全防护动态能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN211426124U
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201920542879.0
申请日：2019-04-19
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本实用新型公开一种研究具有接触介质的接触面力学性质的直剪仪，其包括测试平台、剪切盒、水平加载系统和垂直加载系统，剪切盒包括剪切下盒和剪切上盒，剪切下盒可移动地设置于测试平台上，垂直加载系统与剪切上盒连接，剪切上盒以及剪切下盒内分别设置有待试验的两种接触材料，待试验材料包括土体以及结构材料，土体设置于剪切上盒中，结构材料设置于剪切下盒内，土体与结构材料接触连接，该直剪仪还包括接触介质，接触介质位于结构材料与土体之间，且接触介质的两侧面分别与结构材料与土体面接触。本实用新型提供的直剪仪有效解决了目前的直剪仪难以研究具有接触介质，特别是软弱或流态接触介质的接触面力学性质的情况。
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